Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computersysteme aus Daten lernen können.
Anstatt feste Regeln zu programmieren, werden Algorithmen mit großen Mengen von Beispieldaten trainiert. Während dieses Trainings erkennen sie Muster, Zusammenhänge und statistische Beziehungen.
Auf Grundlage dieser gelernten Muster kann das System später neue Daten analysieren oder Vorhersagen treffen.
Maschinelles Lernen wird heute in vielen Bereichen eingesetzt. Beispiele sind Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Sprachverarbeitung oder medizinische Diagnosen.
Die Qualität eines solchen Systems hängt stark von der Menge und Qualität der Trainingsdaten ab.